Transformer作为近年来自然语言处理领域最具革命性的模型之一，自2017年Google团队在论文《Attention Is All You Need》中提出以来，迅速成为深度学习与人工智能领域的研究热点。Transformer的优越性能不仅体现在机器翻译、文本生成上，更扩展至语音识别、计算机视觉等诸多方向。本文将从底层结构入手，详细讲述Transformer模型中的核心编解码架构，重点聚焦于编码器部分，并通过一步步绘制网络布局，帮助读者建立直观的理解和心理模型。 Transformer的基本框架采用了编码器-解码器结构，这种设计理念也在多数序列到序列模型中得到广泛应用。编码器负责将输入序列转化为上下文丰富的隐空间表示，随后由解码器进一步处理生成目标序列。本文专注于编码器的构成与工作原理，包括词嵌入、位置编码、自注意力机制以及后续的前馈神经网络。
在自然语言处理任务中，Transformer的输入是一组单词序列。每个单词首先被转换为唯一的索引，在此基础上输入向量通常采用独热编码形式。独热向量由大部分零组成，只有一个位置为1，代表对应词汇的编号。虽然独热向量简单易理解，但其维度庞大且缺乏词之间的语义联系，因此无法直接用于深度神经网络中。 为解决维度过高及词义相关性问题，Transformer中引入了词嵌入技术。通过将独热向量乘以词嵌入矩阵，将其映射到低维连续向量空间中，原论文中词嵌入维度设置为512。
词嵌入不仅降低了输入维度，还让语义相近的单词距离更接近，例如“cat”和“kitty”的嵌入向量在空间中非常接近。值得注意的是，词嵌入矩阵本质上仍是一个普通的矩阵，只是在训练过程中不断更新以捕捉词汇间语义关系。 Transformer架构中的重要改进是引入位置编码。由于Transformer不采用循环依赖结构，所有单词在输入时是并行呈现的，缺少传统RNN模型中的时序信息。位置编码通过向每个词嵌入向量添加一个特定的位置信息向量，使模型能够感知序列中词语的顺序特征。位置编码的设计多采用正弦和余弦函数，保证不同位置的编码向量在连续空间内平滑变化，从而有效传达词语的位置信息。
在获得词嵌入和位置编码后的输入向量基础上，模型将它们分别乘以权重矩阵生成查询向量（Query）和键向量（Key），这两组向量的维度通常为64。Query和Key的设计灵感源于信息检索领域，负责实现后续的注意力计算。通过计算所有查询与键向量的点积，我们可以衡量词汇间的相关性，即自注意力机制。点积结果代表不同词之间的依赖程度，反映句子内部的复杂结构与语义关系。 自注意力机制的关键步骤在于对点积结果进行缩放和归一化处理。直接使用点积分数可能因数值过大导致梯度消失或爆炸，因此将其除以键向量维度的平方根（如除以8）以控制数值范围。
然后将得到的分数输入到softmax函数，转化为概率分布，使得所有权重加和为1，同时抑制对无关信息的关注，加强对相关词汇的聚焦。 另一方面，词嵌入还通过另一个权重矩阵映射生成值向量（Value），同样维度为64。最终输出是通过将softmax得到的权重与对应的值向量相乘并求和得到的，以此获得上下文加权后的词表示。换言之，输出向量融合了句子中所有单词对当前词的影响与依赖，使词语意义更贴合语境。 Transformer的大规模并行优势体现于自注意力过程。所有词汇的嵌入、查询、键和值向量均可同时计算，极大提升了训练效率。
每个步骤均可矩阵化实现，在现代硬件上并行性极强。这也是Transformer不同于传统序列模型如LSTM或GRU的重要特点。 除了上述单头自注意力，Transformer引入多头注意力机制，使用多个独立的查询、键和值权重矩阵并行计算多组注意力结果。多头注意力能捕获输入的不同子空间信息与多种语义特征，例如同时关注句子中不同词语的不同关系。随后，将多个头的结果拼接并通过线性变换获得最终的注意力输出，这种设计极大提升了模型表达能力和泛化性能。 细致讲解编码器结构还需关注其后续的前馈神经网络模块。
该部分由两个线性变换层组成，中间加入非线性激活函数ReLU，将维度从512变换到2048再降回512，实现非线性特征组合与转换。每个位置的词向量独立通过该层计算，保持序列长度一致性。 为保证优化过程稳定，Transformer在自注意力模块和前馈网络模块均引入残差连接与层归一化。残差连接允许网络绕过部分层学习，缓解深层网络中的梯度消失问题。层归一化在每层向量维度内标准化数据，进一步加快模型训练并提升泛化效果。 Transformer编码器由六个结构相同的编码层堆叠而成，每层单独训练互不共享参数，多层堆叠使得网络能够逐步提取丰富的抽象特征，建构复杂的语义表示。
整个流程从输入词汇的独热编码开始，经过词嵌入、位置编码进入自注意力机制，再经过前馈网络和残差加归一化处理，最终输出上下文丰富的向量表示，为后续解码器或其他任务模块提供基础。 在实际应用中，为处理变长序列，Transformer设定最大输入长度，短句通过零填充补足。为避免填充位对注意力计算产生影响，引入掩码机制在softmax前将填充位置权重置为负无穷，确保其权重归零，从而不被模型关注。 对于想以视觉化形式理解Transformer网络布局的读者，作者利用PowerPoint等软件逐步绘制了Transformer编码器核心结构与信息流向，从词嵌入到多头注意力，从加权求和到前馈层处理，动态展示了模型内部信息传递与计算过程，极大提升了理解深度。 总之，Transformer网络布局的绘制与分步解读为研究者、工程师以及AI爱好者开启了通向深层模型认知之门。深入掌握编码器的核心机制，不仅有助于理解Transformer架构的设计初衷，也为后续优化、改进和应用研究打下坚实基础。
借助本篇详尽解析，您将逐步建立起对Transformer模型的全方位认知，掌握其强大自注意力机制和并行优势，进而更好地驾驭当今AI技术浪潮。
